21、多边倡议中公众参与监测与分析技术解析

多边倡议中公众参与监测与分析技术解析

1. 公众反馈收集难题

在公众参与相关事务中，存在一些影响反馈收集和分析的难题：
- 反馈渠道不畅 ：受益者缺乏直接传达意见的渠道，且收集反馈的流程复杂，这使得研究和纳入反馈变得困难。
- 信息过载与偏差 ：社交媒体表达渠道众多，导致信息过载，且存在信息偏差倾向。
- 数据处理挑战 ：数据点增多，各方在众多媒体上发表意见和反馈，整理、筛选这些数据并使其有意义以实现预期目标颇具挑战。

2. 相关研究概述

近年来，情感分析成为热门研究话题，主要聚焦于词法构建、特征提取以及确定极性，这些可作为许多情况下改进的反馈。众包的出现为数据收集和标注方法带来了新机遇。不同学者在该领域有诸多研究贡献：
|学者|研究内容|
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|Dave 等|引入“意见挖掘”术语，并解释了能处理搜索结果、突出属性、结合产品属性定性特征与所有意见的意见挖掘工具|
|Pang 等|使用机器学习方法分析用户评论，同时指出分析中因文本噪声和自然语言处理复杂性带来的挑战|
|Hu 和 Liu|用整体情感对文档进行分类，还研究了机器学习技术在文档情感分类中的有效性|
|Liu|将组件（产品、人、事件等）及相关属性集表示为方面|
|Hoogervorst 等|采用实施修辞结构理论（RST）的话语解析器进行基于方面的情感分析|

3. 相关技术介绍

3.1 社交媒体与公众参与

社交媒体监